gemma-4-E2B-it

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接收文字、图像和音频输入并输出文字，上下文 128K token，支持 140 多种语言。这是 Google DeepMind 最小的指令微调 Gemma 4 模型，为手机和笔记本而设计。

由 google 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：gemma-4-E2B-it 是 Google DeepMind 的 Gemma 4 开放模型家族里经过指令微调的 E2B 模型。它接收文字、图像和音频作为输入，输出文字。它有 2.3B 有效参数，算上嵌入则是 5.1B，卡片说小模型为在笔记本和移动设备上高效本地运行而设计。

适合谁：想在手机、笔记本和其他普通硬件上，用最小的 Gemma 4 模型做对话、编程和多模态任务的开发者。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
移动与边缘应用 | 应用构建者 | 在设备本机上运行模型 | 在手机上工作的助手
软件开发 | 开发者 | 加入一个用于文字和代码的本地模型 | 在笔记本上运行的编程助手
无障碍与媒体 | 产品团队 | 处理图像和语音音频 | 一个能回答图像相关问题的模型
全球化产品 | 多语言团队 | 为多种语言的用户提供服务 | 用支持的 140 多种语言之一回复

如果你需要这个家族能给出的最强结果，可以跳过它，因为卡片还列出了 E4B、12B、26B A4B 和 31B 模型。

用在哪里：

• 在 Windows、macOS 或 Linux 上，用 Python 和 transformers 库
• 手机、平板和笔记本，卡片把它们列为小模型的目标
• 内存吃紧的本地应用和服务

Use case | Who | What they get back
对话与编程 | 开发者 | 小模型给出的文字回答和代码
图像提问 | 应用构建者 | 对你提供的图像给出的文字回答
音频输入 | 产品团队 | 由音频得到的文字输出，E2B 支持这一点

如何设置：

• Python 和 pip
• BF16 约需 10.2 GB 磁盘空间，4-bit 约 2.6 GB（估算值）
• 用来加载文件的 transformers 库

1. 安装 Hugging Face hub 工具。
2. 下载模型文件。
3. 按模型卡片，用 transformers 加载模型。

pip install -U huggingface_hub
hf download google/gemma-4-E2B-it

如何使用：给模型发送文字、图像或音频，再读它写回的文字。你可以加一条 system 消息来引导对话，它的思考模式也可以配置。卡片还列出了内置的函数调用，智能体用它来调用工具。

示例：你发送一张照片，再加一个简短的问题，问它展示了什么。模型读图后写出文字回答。开头的一条 system 消息可以设定它的语气或角色。

新手与专家：如果你是新手，先从一个简短的文字问题和一条 system 消息开始，再试图像。E2B 这个尺寸是家族里最轻的。

E 代表有效参数。小模型为每一层使用很大的查找表，所以有效参数量远低于总量。模型有 35 层，512 个 token 的滑动窗口与全局注意力交错，词表 262K，视觉编码器约 150M，音频编码器约 300M。

你发送文字、图像或音频
模型读取它，若开启则先思考
它输出文字
你使用回答或调用工具

注意事项：

• 上下文：小模型能处理 128K token，中等模型能处理 256K
• 输出：即使输入是图像或音频，它也只写文字

Title: Gemma 4 稠密模型各尺寸的参数量，单位十亿
E2B effective: 2.3 billion
E4B effective: 4.5 billion
12B: 11.95 billion
31B: 30.7 billion

• License: apache-2.0
• Cost to run: 没有提到 API 密钥或付费服务，只需要你自己的硬件
• Data it reaches: 下载会取回模型文件，它会读取你给它的文字、图像和音频
• Not for: 生成图像或音频，因为输出是文字

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：any to any
• 框架：transformers
• 参数量：5.1B
• Weights: about 10.2 GB in BF16; about 2.6 GB at 4-bit (estimate)
• Formats: Safetensors
• 最近 30 天下载：3,017,059
• 点赞：1,129
• 许可证：apache-2.0
• 基于：google/gemma-4-E2B
• Quantized versions: 458
• Fine-tunes: 457
• 标签：transformers, safetensors, gemma4, image-text-to-text, any-to-any

链接

• 模型：https://huggingface.co/google/gemma-4-E2B-it
• 文件：https://huggingface.co/google/gemma-4-E2B-it/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download google/gemma-4-E2B-it

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。